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根据图1,外部网络服务器通过TPC/IP通信构架并通过单向数据桥接器与数据服务器相连接;所述的无线通讯服务器通过TPC/IP通信模式并通过单向数据桥接器与数据服务器相连接。
其中的能量管理系统为一种通过负荷与发电功率预测算法和运行优化调度算法对控制系统进行优化的系统,其中负荷预测包括基于模糊模型的短期负荷预测方法,对于负荷预测,考虑到居民的生活习惯通常较为固定,在相同的季节、相同的天气条件和相同的日类型(工作日或节假日)下,同一用户的负荷情况基本相同。
故结合历史经验,采用基于模糊模型的短期负荷预测方法。模型输入包括天气类型、日类型、气温、当前月份和最近一段时间的历史负荷,模型输出为一天中各小时负荷。而模糊规则的生成、影响因素的选取和隶属度的确定均采用正交最小二乘法从历史负荷数据中直接获取,使模型的复杂程度大为降低。最后,将预测值与真实值进行对比分析,得到预测方法的平均相对误差、误差范围、以及预测误差的概率分布,以此对预测算法进行持续改进。对于发电功率预测,采用RBF神经网络预测算法。
模型的输入包括每小时的太阳辐射量、环境温度、云量、风速、当前月份和最近一段时间的历史发电功率数据,模型的输出为一天中各小时的光伏、风力系统发电功率。对于不同的天气类型,光伏与风电输出功率相差较大。因此,按照天气类型,将单一的神经网络转换为不同的子模型进行设计,既加快了模型的训练速度,又提高了预测精度。运行优化模型则以一天为调度周期,一小时为最小时间单位,基于电价政策、负荷预测和发电功率预测,以经济效益和环境效益最优为目标,建立优化模型。
以安排各小时的调度计划,调整可控机组出力、储能装置充放电功率和公共电网交互功率。为保证系统运行的安全可靠性,模型考虑电功率平衡约束、热功率平衡约束、电网功率交互约束、可控机组功率约束、储能装置充放电功率约束、充放电电流约束、荷电状态约束和调度周期内充放电次数约束。同时,针对现场工况的实时变化与突发事件的发生,本项目采用滚动优化机制,根据实际情况不断调整运行计划,提高了运行优化算法的适应性。
控制系统中各网关使用的通信协议为IEEE1888通信协议。IEEE1888通信协议是基于多协议网关的全IP架构,兼容主流工业控制总线系统以及多种无线接入技术,具有开放的体系架构,基于广域TCP/IP网络进行信息传输,该协议统一了平台与设备之间的通信协议和数据格式,智能微电网控制系统利用本协议实现了用户终端的可视化界面,并可以实时获取数据信息。
针对不同的应用情况,社区微网分布式控制系统细分出了社区/建筑内智能直流微电网控制系统,形成了系列产品,扩大应用领域;其关键技术主要包括:1自适应技术通过对感知、控制、用电智能终端的技术提升与有效管理,实现整个微网区域用电过程的节能优化运行,同时又可以为本地电网准确提供用能量供需水平,通过储电、控制装置,调节使用清洁能源的利用率和使用水平,逐步实现淘汰微网区域内的高污染的发电方式。比如,可以通过对环境、气象大数据的分析预测和现场实时数据感知,智能用户终端和储能系统能够提前预知智能微电网系统中发电部分的输出波动,在不影响本“微”网区域内生产生活的情况下,自动调整工作状态,实现整个“微”电网独立稳定的运行。
2图形化组态技术采用图形化组态,利用状态空间、模糊控制、神经元算法等,支持客户自定义专用模块,并且提供用户在线组态功能:支持在线修改组态,可在设备运行情况下修改,并可及时生效而不影响其它设备。并设计了支持在线自诊断功能,可实时反馈组成智能微电网的各个控制点的状态等。
3多智能体系的分布式协调控制技术在社区微电网架构中,存在多智能体系统,分布式协同控制技术是社区智能微网运行稳定的保障,通过对智能微电网运行中发电、输电、配电、用电、储电、调度、预约用能等环节进行协调、优化,实现整个微电网的智能化。从而实现区域内的可再生能源在区域内最大限度的利用,可有效减少线路损耗,实现削峰填谷,降低用能成本。
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